Cet été, l’atelier d’été L’intelligence artificielle pour la santé publique (IASP) a rassemblé vingt-deux étudiants diplômés, boursiers postdoctoraux et chercheurs en début de carrière à l’Institut Fields de l’Université de Toronto (U de T). Réputé pour son approche interdisciplinaire unique, cet atelier permet aux stagiaires d’améliorer leur expertise en matière d’intelligence artificielle (IA) et de « big data ». Leur objectif ? Utiliser ces compétences de pointe pour susciter des changements significatifs en abordant les principaux problèmes de santé publique et en promouvant l’équité en matière de santé.

De nombreux stagiaires se situaient à U de T, mais d’autres sont venus d’un bout à l’autre du pays, de la Colombie Britannique au Québec. Les stagiaires venaient également d’horizons interdisciplinaires, tels que l’épidémiologie, l’informatique et les statistiques !

Le thème cette année était « Inférence causale utilisant des méthodes d’apprentissage machine », ce qui signifie que les stagiaires ont appris à utiliser des données et des algorithmes pour révéler des relations de cause à effet entre de nombreuses variables. Pendant cinq jours, les stagiaires ont participé à diverses sessions d’apprentissage, y compris un défi de données qui allait de la sélection et de la préparation des données à la création de modèles d’apprentissage machine, à l’évaluation de la précision des modèles et, enfin, à la formulation de conclusions causales.

Les stagiaires ont reçu des données provenant de l’ensemble de données du Partenariat canadien pour la santé de demain (CanPath) pour étudiants pour leur défi. CanPath est une plateforme de recherche sur la santé des populations basée à l’école de santé publique Dalla Lana de U de T. Cette plateforme se concentre sur diverses maladies chroniques et cancers chez les adultes canadiens.

« Comme vous pouvez l’imaginer, CanPath respecte les normes les plus strictes en matière d’intégrité, de sécurité et de confidentialité des données afin d’honorer les consentements des participants canadiens et les règles de conduite responsable de la science », a déclaré Sheraz Cheema, gestionnaire des données de CanPath. « En développant un ensemble de données pour les étudiants, nous avons permis l’utilisation d’un échantillon de données dans un environnement d’enseignement ».

L’ensemble de données pour étudiants a été développé pour permettre aux étudiants une expérience pratique avec des données « réelles » sur la santé de la population tout en garantissant la privacité et la confidentialité des participants à l’étude. Il s’agit d’un ensemble de données synthétiques, ce qui signifie qu’il a été manipulé pour imiter les données harmonisées au niveau national de CanPath, mais qu’il n’inclut ni ne révèle les données réelles des participants à CanPath.

« Ce défi, développé à partir de l’ensemble de données de CanPath pour étudiants, est une formidable opportunité de formation pour présenter efficacement des techniques avancées d’inférence causale et la manière dont elles peuvent être appliquées à des études de santé complexes utilisant des données du monde réel », explique la professeure Kuan Liu, mentore de l’IASP et professeure adjointe en recherche sur les services de santé à l’Institut des politiques, de la gestion et de l’évaluation de la santé (IHPME) de U de T.

Après trois jours intenses de séminaires, de workshops et de travail sur les données, les stagiaires étaient prêts à présenter leurs résultats :

• Leann Lac, Mani Sotoodeh, Jean-Paul Soucy, Christopher Sun et Fernanda Talarico ont posé la question suivante : La dépression cause-t-elle des maladies cardiovasculaires (MCV) ? Ils ont choisi ces deux variables car elles sont les principales causes d’invalidité dans les pays à revenus moyens et élevés. En utilisant des approches d’inférence causale, ils ont trouvé que la dépression est positivement corrélée avec les MCV lorsque l’on contrôle les comorbidités comportementales.
• Rebecca Christensen, Lief Pagalan, Payam Peymani, Edgar Ortiz Brizuela et Shweta Mital ont analysé la relation entre les quartiers piétonniers et l’activité physique. Ils ont rencontré quelques difficultés dans leurs analyses et ont trouvé des résultats contre-intuitifs par rapport à la littérature, ce qui a favorisé une excellente discussion de groupe.
• Belal Hossain, Souradet Shaw, Shelby Sturrock et Jessica Wong ont utilisé les données CanPath pour déterminer si l’activité physique améliore la perception de l’état de santé général chez les adultes qui ont de l’arthrose. Ils ont constaté un effet modéré d’une activité physique élevée sur l’état de santé général perçu comme très bon/excellent.
• Jie Pan, Shelby Sturrock, Christopher Sun et Hassan Maleki Golandouz ont étudié comment les événements cardio-cérébrovasculaires, tels que les accidents vasculaires cérébraux ou les maladies cardiaques, affectent l’auto-évaluation de la santé. Ils ont constaté que les accidents vasculaires cérébraux et les infarctus du myocarde avaient un impact négatif sur l’évaluation subjective d’une très bonne/excellente santé.
• Hanxiao Zuo, Jeremie Boudreault, Jie Pan et Mohamed Abdalla se sont fortement inspirés d’un exposé de la professeure Arjumand Siddiqi sur l’utilisation de la race comme indicateur du racisme dans leur étude. Ils ont posé la question suivante : Les adultes noirs courent-ils un risque plus élevé de développer un diabète de type II que les adultes blancs en raison du racisme ? Leur question et leurs analyses novatrices leur ont permis de constater un effet négatif significatif du racisme sur le risque de diabète, ce qui les a incités à soutenir la mission de la santé publique qui consiste à lutter contre le racisme systémique et les inégalités sociales de manière plus générale.

Les stagiaires ont été invités à réfléchir comment les compétences qu’ils ont acquises au cours de ce défi pourraient être utiles à leurs futurs projets de recherche. Ils ont trouvé très intéressante la nature immersive et interdisciplinaire de l’atelier d’été, appréciant la possibilité de collaborer à des projets de recherche dans un cadre dynamique et interdisciplinaire.

« Compte tenu de ma maîtrise en génie informatique et en IA, associée à mes études actuelles en sciences de la santé communautaire à l’Université du Manitoba, je pense que des programmes comme IASP sont inestimables », déclare Hassan Maleki Golandouz, étudiant en doctorat à l’Université du Manitoba. « Ils s’adressent à des personnes comme moi et visent à faire le lien entre l’IA et les sciences de la santé. Cette synthèse permet de mieux comprendre les problèmes liés à la santé, de les formuler avec les bonnes techniques et, enfin, de les résoudre ».

Pour en savoir plus sur IASP, l’atelier d’été, les cours et les stages, consultez leur site web à https://ai4ph-hrtp.ca/

Vous pouvez également en savoir plus sur l’ensemble de données pour étudiants de CanPath et comment il peut être utilisé dans le cadre de votre cours ou de votre événement universitaire à https://canpath.ca/fr/ensemble-de-donnees-pour-etudiants/

L’Atelier d’été IASP est financé par les Instituts de recherche en santé du Canada et est dirigé par les professeurs David Buckeridge (Université McGill), Laura Rosella (Université de Toronto), Lisa Lix (Université du Manitoba), Nathaniel Osgood (Université de Saskatchewan) et Joon Lee (Université de Calgary).